基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法、装置及设备

摘要

本申请公开了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法、装置及设备，涉及通信技术领域，在IQ两路不平衡的情况下，实现高精度的image信号校正和对消。其中方法包括：将待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，余弦信号和正弦信号在经过发射放大器后环回到信号接收方向；将信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则进行处理；依据处理结果通过调节信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值；根据相位对消值和幅度对消值，对待校准信号对应的image信号进行校准。

说明书

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其是涉及到一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法、装置及设备。

背景技术

随着无线技术的快速发展，无线通信系统产品越来越普及。射频(RadioFrequency，RF)发射机的结构和性能直接影响着整个通信系统。通常发射机所发送的IQ信号可以分别通过I、Q两路模拟滤波器、混频器等实现对同相分量I路信号与正交分量Q路信号的信号处理与传输。

数字通信中，射频发射机所发送的IQ信号在通过I、Q两路模拟滤波器时，由于I、Q两路模拟滤波器冲击响应的极点和零点的不一致，甚至可能存在较大或可观的偏差，会造成I、Q两路的合成信号时产生频域选择性的IQ不平衡的问题。

图像(image)信号通常是对射频部分混频后产生的，然而目前对于IQ两路不平衡导致的image信号校准问题，现有技术中还没有较为合适的解决方案，进而导致现有image信号校准时的精度普遍过低的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法、装置及设备，主要目的在于解决目前对于IQ两路不平衡导致的image信号校准问题，现有技术中还没有较为合适的解决方案，进而导致现有image信号校准时的精度普遍过低的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法，该方法包括：

当接收到待校准信号时，将所述待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，其中每一路对应一种信号，所述余弦信号和所述正弦信号在经过发射放大器后环回到信号接收方向；

将信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则进行处理；

依据处理结果通过调节所述信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值；

根据所述相位对消值和幅度对消值，对所述待校准信号对应的image信号进行校准。

根据本申请的另一方面，提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准装置，该装置包括：

配置单元，用于当接收到待校准信号时，将所述待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，其中每一路对应一种信号，所述余弦信号和所述正弦信号在经过发射放大器后环回到信号接收方向；

处理单元，用于将信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则进行处理；

调整单元，用于依据处理结果通过调节所述信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值；

校准单元，用于根据所述相位对消值和幅度对消值，对所述待校准信号对应的image信号进行校准。

依据本申请又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法。

依据本申请再一个方面，提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法。

借由上述技术方案，本申请提供的一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法、装置及设备，与目前现有技术相比，本申请针对射频部分混频后产生的image信号进行了专门的理论分析，将待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，可以实现对校准信号的精确幅度和相位控制，然后根据信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则的处理结果，通过调节信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便精确确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值进行image信号校准，进而在IQ两路不平衡的情况下，可以实现高精度的image信号校正和对消。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1示出了本申请实施例提供的一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法的流程示意图；

图2示出了本申请实施例提供的基于IQ两路不平衡产生的信号校准系统的架构示意图；

图3示出了本申请实施例提供的一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准装置的结构示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本实施例中提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法，在IQ两路不平衡的情况下，可以实现高精度的image信号校正和对消，如图1所示，该方法包括：

101、当接收到待校准信号时，将待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递。

其中，每一路对应一种信号，余弦信号和正弦信号在经过发射放大器后环回到信号接收方向。在本实施例中，具体哪一路传递余弦信号，哪一路传递正弦信号可以根据实际需求选择设定。

为了适应不同应用场景，环回至信号接收方向有多种可选方式，作为一种可选方式，对于本实施例还可以在经过发射放大器后边其它部件之后环回至信号接收方向。

对于本实施例的执行主体可以为在IQ两路不平衡的情况下进行image信号自动校准调整的装置，在信号发射(TX)方向，该装置利用通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，然后在经过发射混频器、发射放大器后环回至信号接收(RX)方向到接收放大器上，然后经过接收混频器，再经过模拟基带电路，到达模数转换器。

为了实现通过信号发生器发出余弦信号和正弦信号，一种可选方式是通过基于cordic原理产生正弦和余弦波；另一种可选方式是将正弦和余弦波的数据点存储到随机存储器(Random access memory，RAM)中，以便从RAM中利用波形发生器发送出正弦和余弦波的波形，进而发出余弦信号和正弦信号。同时本实施例可以做到幅度和相位可配置，如正弦信号在I路上或者在Q路上可配置，余弦信号在I路上或者Q路上可配置。

进一步的，为了提高发出余弦信号和正弦信号的相位精度，定点化时至少需要16位来表示360度来达到更高的校准精度，也不排除在某些场合降低位宽来不计精度的场合。还可以将数模转换器(DAC)和模数转换器(ADC)提到较高的时钟速率(如160M等)来进一步提高校准的精度。

102、将信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则进行处理。

其中，预设傅里叶变换规则可以根据实际需求选择合适算法进行配置，作为一种可选方式，该预设傅里叶变换规则可以为可变长的离散傅里叶变换SFT规则，该规则可以认为是简单的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)，针对单个频点或者少数几个频点进行计算，频点可以配置。当然预设傅里叶变换规则也可以使用快速傅氏变换(Fast Fourier Transformation，FFT)，在此校准中，SFT会更省资源。对于本实施例，在image信号估计方面，采用可变长的SFT规则进行处理，在不同的信噪比下可以提高image信号估计的准确性，并可以用来更精确的更小刻度的来估计接收到的频率分量。

103、依据处理结果通过调节信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值。

在本实施例中，可以将image信号校准区分为相位校准和幅度校准，而为了更准确的进行幅度校准，作为一种可选方式，在幅度校准方面又分为模拟域校准和数字域校准，相应的，上述幅度对消值包含模拟域的增益放大器的增益值，和数字域相应的增益值。

对于一个信号来说，其中a1、a2、ω、t为余弦型或正弦型函数中的参数，当时，s在相位调节的基础上达到最小，当a1＝a2时,s在相位和幅度相等的基础上进一步达到全局最小。

因此，第一步可以先调节相位，在进行相位遍历或者局部遍历的基础上找到image最小值，然后第二步再调节幅度，进行幅度遍历或者局部幅度遍历找到image全局最小值。这样就可以得到全局的相位和幅度的对消值。当然，也可以进行相位遍历或者局部遍历的基础上找到sig局部最大值，进一步进行幅度遍历或者局部幅度遍历找到sig全局最大值。

以上可以基于接收本振(LO)的镜像频率下的混频器(mixer)值相对LO的mixer值足够小，例如两者相差30db以上时。

基于上述求解思路，为了说明步骤103的具体实施过程，在一种可选方式中，步骤103具体可以包括：依据步骤102中的处理结果通过调节信号发生器进行相位调整，并通过进行相位局部遍历或全局遍历，监测image信号相对应的最小值或sig信号相对应的最大值，以便记录此时对应的image信号需要补偿的最佳相位值，作为image信号的相位对消值；依据步骤102中的处理结果通过调节I路或Q路模拟域的增益放大器进行幅度调整，监测在增益放大器调节基础上的image信号相对应的最小值或sig信号相对应的最大值，以便记录此时对应的模拟域增益放大器的增益值；在数字域中通过进行幅度局部遍历或全局遍历，监测image信号相对应的全局最小值或sig信号相对应的全局最大值，以便记录此时对应的数字域增益值。

关于相位的校准，对降频变频器(down conversion)的信号经过SFT处理后，得到频域上的Image信号对应幅度的表示量。然后根据这个表示量来调节基于cordic原理的信号发生器，搜索/遍历全部或者局部的相位，得到最小的表示量，就得到了需要补偿的最佳值。其中相位的搜索包括负相位和正相位。

例如，启动基于cordic原理的信号发生器发送余弦信号到I路上，正弦信号到Q路上，发射混频器后，经过一个放大器后环回到接收的放大器上，然后经过接收混频器，再经过模拟基带电路，到达模数转换器ADC。局部遍历或者全局遍历信号发生器的I路余弦信号相位，在ADC后，通过SFT处理，可以监测image信号的大小或者sig信号的大小，在监测出image信号的最小值或者sig信号的最大值时，此时对应的相位就是需要进行补偿的最佳相位。

关于幅度的校准，通过I路或者Q路模拟域的增益放大器，就可以得到在此调节基础上的image信号最小值或者sig信号的最大值。但是增益放大器有精度问题，例如增益放大器可能只有0.25db，进一步的校准需要在数字域进行，数字域进行进一步的更精确的遍历或者局部遍历，得到最终的image信号最小值或者sig信号的最大值。

例如，调节I路或者Q路模拟域的增益放大器，启动基于cordic原理的信号发生器发送余弦信号到I路上，正弦信号到Q路上，发射混频器后，经过一个放大器后环回到接收的放大器上，然后经过接收混频器，再经过模拟基带电路，到达模数转换器ADC。在ADC后，通过SFT处理，可以监测在此调节基础上的image信号最小值或者sig信号的最大值，记录此时对应的放大器增益作为模拟域增益放大器的增益值，但是增益放大器有精度问题，例如增益放大器可能只有0.25db，进一步的增益或者幅度校准需要在数字域进行，数字域进行进一步的更精确的遍历或者局部遍历，得到最终的image信号最小值或者sig信号的最大值，记录这个时候的数字域增益。

在上述各个监测过程中，需要监测image信号最小值或者sig信号的最大值，为了更加精确的对其进行监测，作为一种其表示量的可选方式，image信号相对应的最小值，具体包括：

利用I_{sft_image}²+Q_{sft_image}²，或者或者|I_{sft_image}|，或者|Q_{sft_image}|，计算最小值，作为所述image信号相对应的最小值的评估标准，其中I_{sft_image}为I路中image信号经过SFT规则处理得到的结果，Q_{sft_image}为Q路中image信号经过SFT规则处理得到的结果；

sig信号相对应的最大值，具体包括：

利用I_{sft_sig}²+Q_{sft_sig}²，或者或者|I_{sft_sig}|，或者|Q_{sft_sig}|，计算最大值，作为所述sig信号相对应的最大值的评估标准，其中I_{sft_sig}为I路中sig信号经过SFT规则处理得到的结果，Q_{sft_sig}为Q路中sig信号经过SFT规则处理得到的结果。

需要说明的是，上述表示量的形式并不唯一，只是作为几种可选方式列出，还可以有其他不同的变形，具体可以根据实际需求进行设定，例如，增添参数或倍数值等。

104、根据确定的相位对消值和幅度对消值，对待校准信号对应的image信号进行校准。

例如，按照上述确定的相位对消值和幅度对消值，对待校准信号对应的image信号的幅度和相位进行补偿调整，以抵消IQ两路不平衡的影响。

为了说明步骤104具体实施过程，作为一种可选方式，步骤104具体可以包括：参照步骤103中得到的最佳相位值，对待校准信号对应的image信号的相位进行校准；及参照步骤103中得到的模拟域增益放大器的增益值和数字域增益值，对待校准信号对应的image信号的幅度进行校准。

模拟域增益放大器的增益值包含IQ两路分别对应的模拟域增益放大器的增益值，相应的，参照模拟域增益放大器的增益值和数字域增益值，对待校准信号对应的image信号的幅度进行校准的步骤，具体可以包括：将I路对应的模拟域增益放大器的增益值配置到I路的模拟域增益放大器上；及将Q路对应的模拟域增益放大器的增益值配置到Q路的模拟域增益放大器上；及以数字域增益值为参数，利用预设公式，对待校准信号对应的image信号进行数字域的幅度补偿。对于本实施例，通过这种利用模拟域增益放大器和数字域分别进行幅度补偿的方式，考虑的因素更加全面，可以实现高精度的image信号校正和对消。

其中预设公式可以根据实际需求进行设定。例如，以信号发生器在I路发出余弦信号并在Q路发出正弦信号为例，依据上述步骤确定得到需要进行补偿的最佳相位，标记为phase_offset，IQ两路对应的模拟域增益放大器的增益值分别为gain_I-ana-offset和gain_Q-ana-offset，IQ两路的数字域增益值分别为gain_{I-digital-offset},gain_{Q-digital-offset}，假设需要发送的I路数据为I_tx，需要发送的Q路数据为Q_tx；

(1)模拟域补偿

将gain_I-ana-offset配置到I路的模拟域增益放大器上；

将gain_Q-ana-offset配置到Q路的模拟域增益放大器上。

(2)数字域补偿

利用下述公式

I_calibrated＝

gain_{I-digital-offset}*I_tx*cos(phase_offset)+gain_{I-digital-offset}*Q_tx*sin(phase_offset)对I路数字域增益进行补偿，以及利用公式Q_calibrated＝gain_{Q-digital-offset}*Q_tx对Q路数字域增益进行补偿。通过这两个公式可以精确对IQ两路数字域增益进行补偿。

由此，从数字基带出来的数据经过这样的数字域相位和幅度的校准，以及模拟域增益放大器的增益校准后，就可以得到最小的image信号了。

需要说明的是，上述各个公式并不是实现本申请的唯一公式，仅作为实施例的一种实现方式。技术人员可以根据业务需要对公式做适当变形，依然落在本申请的范围之内，例如增添参数或倍数值等。

本申请实施例综合考虑了目前现有技术理论及实现方面的缺陷，针对射频部分混频后产生的image信号进行了专门的理论分析，并结合基于cordic原理的信号发生器对待校准信号进行精确的幅度和相位控制，将ADC和DAC提到较高的时钟速率(如160M等)来进一步提高校准的精度，同时将image信号校准区分为相位校准和幅度校准，在幅度校准方面又分为模拟校准和数字校准。通过对幅度和相位的不断调整来找到image信号的最小值。在image信号估计方面，采用可变长的DFT(本文称作SFT)来在不同的信噪比下提高image信号估计的准确性，并可以用来更精确的更小刻度的来估计接收到的频率分量。本申请实施例可以实现对image信号的精确估计，可以得到精确的image信号最小值，可以得到image信号精确的相位，模拟增益补偿值和数字增益补偿值，从而实现高精度的image信号校正和对消。

进一步的，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了说明上述实施方式的可行性，下面具体进行合理的公式推导：

首先进行混频公式推导：

发送方向：

假设基带数字I路的幅度为a_{i_tx_bb},基带模拟部分(混频器前)的幅度为a_{i_tx_abb},发送mixer的幅度为a_{i_tx_mixer}；基带的相位为θ_itx,mixer的相位为β_itx；

假设基带数字Q路的幅度为a_{i_tx_bb},基带模拟部分(混频器前)的幅度为a_{i_tx_abb},发送mixer的幅度为a_{i_tx_mixer}；基带的相位为θ_qtx,mixer的相位为β_qtx；

假设发送方向mixer合路后的信号到达接收方向的mixer的相位延迟为τ；

接收方向：

假设接收I路mixer的幅度为b_{i_rx_mixer},mixer的相位为β_{i_rx},；

假设接收Q路mixer的幅度为b_{q_rx_mixer},mixer的相位为β_{q_rx},；

假设基于cordic原理的信号发生器发出的基带频率为ω₀,发射LO本振的频率为ω_LO,接收本振的频率为ω_LO+ω_{fixed_offset}；

I路的混频信号TX_i＝a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*cos(2*pi*ω₀*t+θ_itx)*a_{i_tx_mixer}*cos(2*pi*ω_LO*t+β_itx)

Q路的混频信号TX_q＝a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*sin(2*pi*ω₀*t+θ_qtx)*a_{q_tx_mixer}*sin(2*pi*ω_LO*t+β_qtx)。

然后Image信号公式推导：

I路的混频信号和Q路的混频信号合路后TX＝TX_i+TX_q；

TX_i＝a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*cos(2*pi*ω₀*t+θ_itx)*a_{i_tx_mixer}*cos(2*pi*ω_LO*t+β_itx)

＝0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*{cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]+cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+(β_itx-θ_itx)]}>

TX_q＝a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*sin(2*pi*ω₀*t+θ_qtx)*a_{q_tx_mixer}*sin(2*pi*ω_LO*t+β_qtx)

＝0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*{-cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]+cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}>

TX1＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}+

{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}>

由此导出Image信号为：

Image1＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}>

导出Sig信号为：

Sig1＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}>

如果TX2＝TX_i-TX_q,则image信号为：

Image2＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+(β_itx-θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω₀)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}>

Sig2＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]+0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]。

接收混频器信号公式推导：

I路接收混频器理想情况下为：

mixer_irx＝b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_{i_rx})>

实际过程中，I路接收混频器会产生一个自己的镜像信号；

mixer_{irx_image}＝b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_{i_rx})>

Q路接收混频器理想情况下为：

mixer_qrx＝b_{q_rx_mixer}*sin[2*pi*(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_{q_rx})(公式8)

实际过程中，Q路接收混频器会产生一个自己的镜像信号；

mixer_qrx＝b_{q_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_{q_rx})(公式9)

备注:mixer_irx和mixer_qrx也可以写成如下形成，推导类似；

mixer_irx＝b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_{i_rx})

mixer_qrx＝b_{q_rx_mixer}*sin[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_{q_rx})。

这样整个系统发射和接收一共有四种组合(A、B、C、D)：

A：TX1＝TX_i+TX_q

RX’s LO Freqency＝ω_LO+ω_{fixed_offset}

B：TX1＝TX_i+TX_q

RX’s LO Freqency＝ω_LO-ω_{fixed_offset}

C：TX2＝TX_i-TX_q

RX’s LO Freqency＝ω_LO+ω_{fixed_offset}

D：TX2＝TX_i-TX_q

RX’s LO Freqency＝ω_LO-ω_{fixed_offset}

这四种的镜像分析类似，不做一一列举，现只以组合A来分析：

Rx mixer下image1混频mixer_irx产生的RX1_i信号：

RX1_i＝image1*mixer_irx＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}*b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_irx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX1_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+βi_rx-(β_itx+θ_itx))–0.25*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*bi_rx_mixer*cos(2*pi*(ωfixed_offset-ω0)*t+βirx-(βqtx+θqtx))

(此处简化了基带接收对信号的包括幅度和相位的改变，假定没有任何变化，后公式类似)(公式10)

Rx mixer下image1混频mixer_{irx_image}产生的RX2_i信号：

RX2_i＝image1*mixer_{irx_image}＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}*b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_irx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX2_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_irx-(β_itx+θ_itx))–0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_irx-(β_qtx+θ_qtx))>

Rx mixer下sig1混频mixer_irx产生的RX3_i信号：

RX3_i＝sig1*mixer_irx＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[(ω_LO-ω0*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}*b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_irx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX3_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_irx-(β_itx-θ_itx))+0.25*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*bi_rx_mixer*cos(2*pi*(ωfixed_offset+ω0)*t+βirx-(βqtx-θqtx))>

Rx mixer下sig1混频mixer_{irx_image}产生的RX4_i信号：

RX4_i＝sig1*mixer_irx＝0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[(ω_LO-ω0*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}*b_{i_rx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_irx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX4_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_irx-(β_itx-θ_itx))+0.25**a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_irx-(β_qtx-θ_qtx))>

Rx mixer下image1混频mixer_irx产生的RX1_q信号：

RX1_q＝image1*mixer_qrx＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}*b_{q_rx_mixer}*sin[(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_qrx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX1_q＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_itx+θ_itx))–0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx+θ_qtx))

(此处简化了基带接收对信号的包括幅度和相位的改变，假定没有任何变化，后公式类似) (公式14)

Rx mixer下image1混频mixer_{irx_image}产生的RX2_q信号：

RX2_q＝image1*mixer_{irx_image}＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_itx+θ_itx)]-0.5*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*cos[2*pi*(ω_LO+ω₀)*t+(β_qtx+θ_qtx)]}*b_{q_rx_mixer}*sin[(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_qrx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX2_q＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_itx+θ_itx))–0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx+θ_qtx))>

Rx mixer下sig1混频mixer_irx产生的RX3_q信号：

RX3_q＝sig1*mixer_qrx＝{0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[(ω_LO-ω0*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}*b_{q_rx_mixer}*sin[(ω_LO+ω_{fixed_offset})*t+β_qrx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX3_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_itx-θ_itx))+0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx-θ_qtx))>

Rx mixer下sig1混频mixer_{irx_image}产生的RX4_q信号：

RX4_q＝sig1*mixer_irx＝0.5*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*cos[(ω_LO-ω0*t+βitx-θitx+0.5*aq_tx_bb*aq_tx_abb*aq_tx_mixer*cos[2*pi*(ωLO-ω0)*t+(β_qtx-θ_qtx)]}*b_{q_rx_mixer}*sin[(ω_LO-ω_{fixed_offset})*t+β_qrx)

经过低通滤波，到达基带接收的I路信号为：

RX4_q＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_itx-θ_itx))+0.25**a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx-θ_qtx))>

根据上述这些公式，确定需要监测的image信号的公式：

公式(10)：

RX1_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_irx-(β_itx+θ_itx))–0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_irx-(β_qtx+θ_qtx))

公式(13)：

RX4_i＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_irx-(β_itx-θ_itx))+0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{i_rx_mixer}*cos(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_irx-(β_qtx-θ_qtx))

公式(14)：

RX1_q＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_itx+θ_itx))–0.25*a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(ω_{fixed_offset}-ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx+θ_qtx))

公式(17)：

RX4_q＝0.25*a_{i_tx_bb}*a_{i_tx_abb}*a_{i_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_itx-θ_itx))+0.25**a_{q_tx_bb}*a_{q_tx_abb}*a_{q_tx_mixer}*b_{q_rx_mixer}*sin(2*pi*(-ω_{fixed_offset}+ω₀)*t+β_qrx-(β_qtx-θ_qtx))

TX1image1信号频率为ω_LO+ω₀,sig1信号频率为ω_LO-ω_{fixed_offset}，接收LO的频率为ω_LO+ω_{fixed_offset}，接收LO的镜像频率为ω_LO-ω_{fixed_offset}，

image1信号频率为ω_LO+ω₀和ω_LO+ω_{fixed_offset}产生需要观察的接收镜像频率|ω_{fixed_offset}-ω₀|,sig1信号频率为ω_LO-ω_{fixed_offset}和LO的镜像频率为ω_LO-ω_{fixed_offset}产生需要观察的接收镜像频率|ω_{fixed_offset}-ω₀|，这两个信号叠加在一起。

RX_i＝RX1_i+RX4_i；此为实际需要监测的接收I路上的image信号表示量；

RX_q＝RX1_q+RX4_q；此为实际需要监测的接收Q路上的image信号表示量。

这里需要监测RX_i以及RX_q，就可以评估出最小的image信号，进而得到需要对消的幅度和相位。在image信号足够小时，根据图1所示方法就能够精确的计算出相位和幅度的对消值进行image信号校准。

为了更好的帮助理解本实施例的实施过程，如图2所示，给出相应的基于IQ两路不平衡产生的信号校准系统架构，分为左右两个部分，左边包括基于cordic原理的信号发生器，SFT处理模块(SFT)，模拟域增益补偿模块(Analog Gain)，数字域增益补偿模块(Digital Gain)，相位补偿模块(PHASE)等几个主要模块，右边是典型的射频链路部分，需要在放射放大器(amplify)后边将发射信号通过开关环回到信号接收方向，配合image信号校准。射频链路部分包括数模转换器(DAC)，模数转换器(ADC)，放大器，低通滤波器(Lowpass)和本振(LO)及混频器(mixer)。

通过上述各个模块之间的协同操作，在IQ两路不平衡的情况下，可以实现高精度的image信号校正和对消。

需要说明的是，上述各个公式并不是实现本申请的唯一公式，仅作为实施例的一种实现方式。技术人员可以根据业务需要对公式做适当变形，依然落在本申请的范围之内，例如增添参数或倍数值等。

进一步的，作为图1方法的具体实现，本申请实施例提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准装置，如图3所示，该装置包括：配置单元21、处理单元22、调整单元23、校准单元24。

配置单元21，可以用于当接收到待校准信号时，将待校准信号通过可配置信号幅度和相位的信号发生器发出余弦信号和正弦信号，并分别配置在IQ两路上进行传递，其中每一路对应一种信号，余弦信号和正弦信号在经过发射放大器后环回到信号接收方向；

处理单元22，可以用于将信号接收方向上降频变频器得到的信号利用预设傅里叶变换规则进行处理；

调整单元23，可以用于依据处理结果通过调节信号发生器、IQ两路模拟域的增益放大器和相应数字域调节分别进行相位调整和幅度调整，以便确定image信号适合的相位对消值和幅度对消值；

校准单元24，可以用于根据相位对消值和幅度对消值，对待校准信号对应的image信号进行校准。

在具体的应用场景中，幅度对消值可以包含模拟域的增益放大器的增益值，和数字域相应的增益值。

相应的，调整单元23，具体可以用于依据处理结果通过调节信号发生器进行相位调整，并通过进行相位局部遍历或全局遍历，监测image信号相对应的最小值或sig信号相对应的最大值，以便记录此时对应的image信号需要补偿的最佳相位值，作为image信号的相位对消值；依据处理结果通过调节I路或Q路模拟域的增益放大器进行幅度调整，监测在增益放大器调节基础上的image信号相对应的最小值或sig信号相对应的最大值，以便记录此时对应的模拟域增益放大器的增益值；在数字域中通过进行幅度局部遍历或全局遍历，监测image信号相对应的全局最小值或sig信号相对应的全局最大值，以便记录此时对应的数字域增益值。

在具体的应用场景中，校准单元24，具体可以用于参照最佳相位值，对待校准信号对应的image信号的相位进行校准；及参照模拟域增益放大器的增益值和数字域增益值，对待校准信号对应的image信号的幅度进行校准。

在具体的应用场景中，模拟域增益放大器的增益值包含IQ两路分别对应的模拟域增益放大器的增益值，相应的，校准模块24，具体还可以用于将I路对应的模拟域增益放大器的增益值配置到I路的模拟域增益放大器上；及将Q路对应的模拟域增益放大器的增益值配置到Q路的模拟域增益放大器上；及以数字域增益值为参数，利用预设公式，对待校准信号对应的image信号进行数字域的幅度补偿。

在具体的应用场景中，校准模块24，具体还可以用于若信号发生器在I路发出余弦信号并在Q路发出正弦信号，则利用公式

I_calibrated＝

gain_{I-digital-offset}*I_tx*cos(phase_offset)+gain_{I-digital-offset}*Q_tx*sin(phase_offset)对I路数字域增益进行补偿；

以及利用公式Q_calibrated＝gain_{Q-digital-offset}*Q_tx对Q路数字域增益进行补偿，其中，I_tx为需要发送的I路数据，Q_tx为需要发送的Q路数据，phase_offset为需要补偿的最佳相位值，gain_{I-digital-offset}为I路的数字域增益值，gain_{Q-digital-offset}为Q路的数字域增益值，I_calibrated为需要对I路数字域增益进行补偿的值，Q_calibrated为需要对Q路数字域增益进行补偿的值。通过这两个公式可以精确对IQ两路数字域增益进行补偿。

在具体的应用场景中，信号发生器可以基于cordic原理产生正弦和余弦波，或将正弦和余弦波的数据点存储到随机存储器RAM，以便从RAM中利用波形发生器发送出正弦和余弦波的波形，预设傅里叶变换规则为可变长的离散傅里叶变换SFT规则。

在具体的应用场景中，调整单元，具体还用于利用I_{sft_image}²+Q_{sft_image}²，或者或者|I_{sft_image}|，或者|Q_{sft_image}|，计算最小值，作为image信号相对应的最小值的评估标准，其中I_{sft_image}为I路中image信号经过SFT规则处理得到的结果，Q_{sft_image}为Q路中image信号经过SFT规则处理得到的结果；利用I_{sft_sig}²+Q_{sft_sig}²，或者或者|I_{sft_sig}|，或者|Q_{sft_sig}|，计算最大值，作为sig信号相对应的最大值的评估标准，其中I_{sft_sig}为I路中sig信号经过SFT规则处理得到的结果，Q_{sft_sig}为Q路中sig信号经过SFT规则处理得到的结果。

需要说明的是，本申请实施例提供的一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图1中的对应描述，在此不再赘述。

基于上述如图1所示方法，相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图1所示的基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法。

基于上述如图1至图2所示的实施例，为了实现上述目的，本申请实施例还提供了一种基于IQ两路不平衡产生的信号校准的实体设备，该实体设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1至图2所示的基于IQ两路不平衡产生的信号校准方法。

通过应用本申请的技术方案，针对射频部分混频后产生的image信号进行了专门的理论分析，并结合基于cordic原理的信号发生器对待校准信号进行精确的幅度和相位控制，将ADC和DAC提到较高的时钟速率(如160M等)来进一步提高校准的精度，同时将image信号校准区分为相位校准和幅度校准，在幅度校准方面又分为模拟校准和数字校准。通过对幅度和相位的不断调整来找到image信号的最小值。在image信号估计方面，采用可变长的SFT来在不同的信噪比下提高image信号估计的准确性，并可以用来更精确的更小刻度的来估计接收到的频率分量。本申请实施例可以实现对image信号的精确估计，可以得到精确的image信号最小值，可以得到image信号精确的相位，模拟增益补偿值和数字增益补偿值，从而实现高精度的image信号校正和对消。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景的方法。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。